哈工大的《大数据实验一》还是蛮有料的，尤其是对刚接触Hadoop的你来说，挺锻炼人。实验主要搞的是Hadoop 环境配置，比起跑程序，光是配置就够你折腾一阵。得动手配Java 环境、改Hadoop 配置文件，像core-site.xml、hdfs-site.xml这些，少不了。网络通信、分布式配置、Linux 命令？一个都绕不开。

整套流程走完，你就能体会什么叫“搭环境比写代码还难”。但也别慌，网上有不少现成的参考，比如Hadoop 集群环境配置脚本，跟着操作，少走弯路。

配好环境，接下来就是玩HDFS和MapReduce了。前者管数据存储，后者管计算，配合得还挺默契。比如你上传个大文件，HDFS 自动切块存多台机器；跑个 MapReduce 程序，把每块数据并行，结果再归总。你说是不是挺像平时刷 Map 时那种“分而治之”？

实验后半段会接触到像Hive、Pig这种更高层的工具。你写 SQL-like 语句就能跑，蛮适合不太想敲 Java 的同学。而且这些工具在真实项目里用得也多，练熟了，后面上手 Spark 都轻松不少。

如果你也觉得搭环境太头大，可以参考Hadoop 集群配置文件设置这类文章，节省不少时间。建议多看几篇，不同人踩过的坑不一样，能避就避。

哦对了，的实验报告别忽视，写的时候多记录踩过的坑和思路，对以后真的有用。如果你正在准备类似的实验，这套资源可以帮你省不少事。